[发明专利]一种车位共享系统及其方法

说明书

本发明提供了一种车位共享系统及其方法，属于车位预约领域，本发明通过使用BP神经网络和混沌蚁群算法相结合对车位出租的数据和预约的数据进行同时处理，从而使得预约车位处理模块能够以最快速度获取车位出租的动态信息，同时根据BP神经网络对出租的车位进行处理，通过混沌蚁群算法对车位预约的最优车位进行处理，从而使得返回的预约的车位更加符合用户的需求，同时对车位出租和车位预约的处理均不是在服务器中，从而可以大大减少服务器的压力和系统并发的问题。

技术领域

本发明涉及车位预约领域，特别地，涉及一种车位共享系统及其方法。

背景技术

随着汽车保有量的逐年递增，而城市道路和停车位的规划、设置已无法满足日益增长的出行停车需求的矛盾亦日渐突出；随之出现乱停车，高峰时段找不到车位，找车位产生拥堵等一系列社会问题摆在了城市管理者和消费者面前。

目前我国的许多城市实施了应对城市拥堵和停车难的问题这方面的的政策、规划和改扩建，如：“单双号限行制度”，“车辆限牌”，“外地车禁止驶入某些交通繁忙区域”，“大力发展公共交通”等这些应对措施，但城市停车难、行车拥堵的基本现状仍无法根本解决。根据政府部门和城市交通相关部门的统计，城市停车场的数量以及停车位的数量都很有限，也就是说停车位远远小于汽车的总量，不能满足当前用户的停车需求。这就造成了城市交通拥堵的现象，并且越来越严重；为了满足日益增长的交通需求，必须尽快改善城市的交通条件和设施的利用效率的需求迫在眉睫。根据目前发展趋势，据专业人士推测，私家车数量的急剧增加势必会提高对停车场的要求，目前的停车场已经不能满足当前的停车需求，因此“停车经济”具有很好的发展前景。伴随着停车场规模的扩大以及停车位的增加，对停车场的有效管理也越来越重要，所以针对目前对停车场的需求有必要开发一套高效运行的智能停车场管理系统。

现有的车位共享系统均没有很好的考虑到系统并发的问题。车位的预定时，常常会出现两个人同时预定一个车位，从而使得系统处理时出现缓慢，或者系统出现错误，使得用户预订的车位与原有的车位出现偏差，不能很好的满足用户的需求。因此需要设计出一种能够快速的进行准确的预订，减少系统约定车位的偏差，同时能够最快速度的进行车位预订与车位出租进行结合，同时把数据处理不放在服务器，可以减少服务器的压力等。

发明内容

本发明目的在于提供一种车位共享系统及其方法，解决现有车位共享系统经常出现并发问题、预约车位慢同时不准确和车位出租和车位预约没能紧密对接的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种车位共享方法，包括如下步骤：

步骤1：把用户端的车位出租模块的输入数据和车位预约模块的输出数据作为样本确定BP神经网络系统的网络结构；

步骤2：初始设定车位混沌蚁群的初始参数，包括车位数量n、迭代次数和停车场S，然后随机形成一个蚁群；

步骤3：把步骤1的样本作为BP神经网络的训练样本，并且开始用步骤2中的车位混沌蚁群算法训练BP神经网络；

步骤4：计算车位混沌蚁群算法的适应度函数E的值，判断它是否是蚁群的最佳位置或者有没有根据适应度函数值得最小原则，在最优反复迭代的过程，如果计算得到的适应度函数值E小于任何蚂蚁当前最佳位置的最小值，更新自己最佳的适应度函数值E，并且把这个最佳值赋给最佳位置值p_id(t)中；

步骤5：对步骤4进行迭代处理，判断迭代是否达到最大的迭代值或者规定值，如果达到，输出车位预订的最佳车，如果没有达到，返回步骤4。

所述步骤1中BP神经网络系统的网络结构包括车位输入层模块、车位处理层模块和空余车位输出模块，